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标题: MCP从入门到完全不用: 起手式 [打印本页]

作者: 链载Ai    时间: 1 小时前
标题: MCP从入门到完全不用: 起手式

概念

MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 为 Claude 开发的一项协议,它让 AI 能够安全地访问和使用你的本地资源。

这项技术打破了传统的 AI 与本地环境之间的壁垒,让AI可以联网了以查询数据库可以作图甚至是直接操作电脑。

一个真实的场景来理解 MCP:

你是一个数据分析师,每天需要处理大量的销售数据。以前,你需要先自己从数据库中提取数据,再把这些数据复制粘贴给 AI 进行分析。现在有了 MCP,你可以直接让 AI 连接数据库,自动完成数据提取和分析的全过程。

MCP 的工作机制(此处不想看 可以跳过):

MCP环境搭建

要开始使用 MCP,我们需要先搭建正确的环境。这个过程就像是在搭建一座桥梁,让 AI 能够安全地往返于不同的系统之间。

第一步:软件安装

首先,我们需要安装以下软件:

第二步:创建测试数据库

让我们创建一个实际的数据库来进行测试。这个数据库将存储一个在线商店的销售数据:

--创建销售数据表CREATETABLEsales(
idINTEGERPRIMARYKEY,dateTEXT,
product_nameTEXT,
quantityINTEGER,
priceREAL,
total_amountREAL);--插入一些测试数据INSERTINTOsales(date,product_name,quantity,price,total_amount)VALUES('2024-02-01','笔记本电脑',2,6999.00,13998.00),
('2024-02-01','无线鼠标',5,99.00,495.00),
('2024-02-02','显示器',3,1299.00,3897.00),
('2024-02-02','机械键盘',4,499.00,1996.00),
('2024-02-03','游戏耳机',6,299.00,1794.00);--创建商品库存表CREATETABLEinventory(
product_idINTEGERPRIMARYKEY,
product_nameTEXT,
stock_quantityINTEGER,
reorder_levelINTEGER);--插入库存数据INSERTINTOinventory(product_name,stock_quantity,reorder_level)VALUES('笔记本电脑',15,5),
('无线鼠标',50,20),
('显示器',25,10),
('机械键盘',30,15),
('游戏耳机',40,20);

执行步骤:

打开终端或命令提示符,进入你想保存数据库的目录,运行 sqlite3 store.db

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复制粘贴上述 SQL 代码并执行

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使用 .tables 命令确认表格创建成功

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第三步:配置 MCP

现在我们需要告诉 Claude 如何找到并使用这个数据库。这个配置文件就像是一张地图导航,指导 AI 如何安全地访问数据。

让我们分别看看 Windows 和 Mac 系统的配置方法:

Windows 系统配置

{"mcpServers":{"sqlite":{"command":"uvx","args":["mcp-server-sqlite","--db-path","C:\\Users\\你的用户名\\store.db"]}}}

注意:请将 你的用户名 替换为你的实际 Windows 用户名。Windows 系统使用反斜杠(\\)作为路径分隔符。

Mac 系统配置

{"mcpServers":{"sqlite":{"command":"uvx","args":["mcp-server-sqlite","--db-path","/Users/你的用户名/store.db"]}}}

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注意:将 你的用户名 替换为你的 Mac 用户名,完全退出程序重新启动以加载新配置(如果有多个配置,那么就需要把它嵌套到同一级的目录下。那么在图中其实我已经有两个配置项,我是追加到了第二项当中去)

上面的配置完成之后,之后的每次会话都要选择MCP的集成,也就是如图所示类似于电子元件的符号,在上传文件的旁边

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另外,在使用MCP时会要求我们开放和允许脚本的使用权限,把权限给到它就行了,也就是如图所看到的Allow

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MCP 实战

现在让我们通过实际案例来看看 MCP 能做什么:

场景一:销售数据分析

向 Claude 提问:
"请分析过去三天的销售数据,帮我找出销售额最高的产品,并计算总营业额。"也就是说,我们可以通过自然语言的描述来正确获取SQL语句,并得到正确的结果,同时以图表的方式来展现数据分析结果。

Claude 会自动执行执行类似这样的操作:

SELECT
product_name,SUM(quantity)astotal_quantity,SUM(total_amount)astotal_salesFROMsalesGROUPBYproduct_nameORDERBYtotal_salesDESC;

并给出清晰的分析报告:

"根据数据分析,笔记本电脑的销售额最高,达到 13,998 元,总营业额为 22,180 元。建议重点关注高价值产品的销售策略..."

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场景二:库存管理

向 Claude 提问:

"请检查所有商品的库存情况,找出需要补货的产品。"

Claude 会查询库存表:

SELECT
product_name,
stock_quantity,
reorder_level,CASEWHENstock_quantity<=reorder_levelTHEN'需要补货'ELSE'库存充足'ENDasstatusFROMinventory;

并提供建议:

"以下产品需要关注库存:笔记本电脑、无线耳机、平板电脑、智能手表"

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场景三:销售趋势分析

向 Claude 提问:
"请分析每日销售趋势,并预测可能的库存问题。"

这里有视频演示:

Claude 会结合销售和库存数据:

SELECT
s.date,
s.product_name,
s.quantityassold_quantity,
i.stock_quantityascurrent_stockFROMsalessJOINinventoryiONs.product_name=i.product_nameORDERBYs.date;

并提供详细分析:

"根据销售趋势,游戏耳机的销售量呈上升趋势,当前库存可能在下周出现短缺..."

还有更多


最后

MCP 技术让 AI 助手从一个简单的对话工具升级成了真正的工作助手。通过示例,我们看到了它在数据分析、库存管理等实际业务场景中的强大作用。

但是现在MCP好象现在只是Claude的桌面客户端中使用有没有办法脱离这个桌面客户端呢?

然后能不能结合一下 DeepSeek-R1呢?






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